Spring AI 2.0.0-M2发布，包含94项更改，包括36项改进和16个bug修复。新增null安全API，支持Kotlin可空类型，增加Amazon S3等向量存储后端，改进模型上下文协议SDK和Redis语义缓存。开发团队将继续推进2.0.0 GA版本。

Spring AI的TodoWriteTool工具帮助AI代理管理复杂任务，确保在多步骤执行中不遗漏关键环节，通过明确的任务列表和实时进度跟踪提升执行的可靠性和用户体验。

Spring AI的AskUserQuestionTool允许AI在回答前向用户提问，以收集需求并提供个性化解决方案。这种交互模式提高了效率，避免了假设带来的重复工作。该工具支持多种选择和自由文本输入，适用于不同的LLM平台，确保灵活性和可移植性。

Spring AI的代理技能是模块化的指令和资源集合，支持灵活扩展AI代理能力。通过Java生态系统实现，确保与多种LLM模型兼容。技能以Markdown文件形式组织，便于动态加载、执行、管理和复用。将深入探讨任务管理和复杂多代理系统等主题。

Spring AI的工具参数增强器使开发者在调用LLM工具时能够捕获推理过程，提升AI系统的可观察性和调试能力。通过动态扩展输入模式，开发者可以获取LLM的内在思维和信心水平，而不影响工具实现，从而增强AI的记忆和推理能力。

Spring AI的动态工具发现方法通过按需加载工具定义，节省了34-64%的令牌消耗，提升了工具选择的准确性，尤其在多个相似工具的情况下。该方法在多个LLM平台上实现，提升了工具调用效率，降低了成本。

Spring AI 2.0.0-M1已发布，基于Spring Boot 4.0和Spring Framework 7.0，包含67项改进和修复。主要增强功能包括Redis聊天存储、Google GenAI集成和OpenAI Java SDK支持，提升了安全性和性能，感谢所有贡献者。

Spring AI 1.1.1发布，新增13个功能、16个bug修复及重要依赖更新，包括安全补丁。集成OpenAI Java SDK，支持结构化输出，增强Claude和Google Gemini功能，改进MCP稳定性，修复多个问题。预计下周发布Spring AI 2.0.0-M1。

java-sdk 是一个支持与 AI 模型集成的 Java 开发工具包，采用 Reactive Streams 编程模型，简化开发流程。deepchat 是开源 AI 聊天平台，支持多种 LLM，提升交互效率。servo 是用 Rust 编写的高性能浏览器引擎。FalconHound 是增强 BloodHound 功能的蓝队工具。pyJianYingDraft 是用于生成剪映草稿的 Python 工具。

本文探讨了在Spring AI应用中将工具响应格式从JSON转换为TOON、XML、CSV和YAML的方法，包括使用ToolCallResultConverter进行逐个转换和通过DelegatorToolCallbackProvider实现全局转换。文章分析了不同格式的优缺点，并提供示例代码供开发者实验和优化。

本周Java动态包括：OpenJDK JEPs更新至JDK 26；Spring Framework 7.0正式发布，兼容Jakarta EE 11；Spring Data和Spring AI等的点版本更新；Payara平台2025年11月版；Maven 4.0第五个候选版本；Micronaut维护版本。JEP 525引入结构化并发，简化并发编程。

Spring AI 1.1.0正式发布，集成模型上下文协议，增强AI能力，支持更多模型提供者。此次更新包含850多项改进和241个bug修复，新增缓存支持和推理模式，提升稳定性与安全性。

本文验证了Spring AI与Google ADK集成的可行性，展示了分层设计的潜力。Spring AI负责AI服务处理，ADK管理智能体生命周期，二者通过标准接口连接。尽管Google ADK仍处于早期阶段，但整体架构已显示出良好的融合潜力，为未来版本提供了实践经验。

使用Spring AI的递归顾问，LLM作为评判者的方法能够有效评估大型语言模型的输出。该方法通过直接评估和成对比较，克服了传统评估方法的不足，提高了AI生成内容的质量，并支持自我改进的AI系统。

Spring AI 1.1.0-RC1发布，包含40项改进和修复，重点在功能增强、稳定性提升和文档更新。新增MongoDB聊天记忆和OpenAI推理内容支持，提升安全性和性能。团队将继续致力于Spring Boot的AI应用开发。

Spring AI引入递归顾问，支持多次循环调用，适用于迭代工作流。递归顾问可处理工具调用、输出验证和请求重试，增强AI交互。开发者可创建自定义顾问，但需设置终止条件以防止无限循环。

Spring AI 1.1.0-M4发布，包含340项改进和修复，重点在于35项功能增强、132项稳定性修复和41项文档更新。主要改进包括MCP协议更新、递归顾问执行和Anthropic引用API支持，提升了AI应用开发能力。团队将继续专注于Spring Boot的AI应用开发。

AWS Bedrock扩展了对Claude和Nova模型的提示缓存支持，Bedrock的缓存TTL固定为5分钟，而Nova模型不支持工具缓存。Spring AI在两者间保持一致的缓存策略，用户可根据模型可用性和缓存需求选择提供者。

Spring AI社区推出了两个新项目：Spring AI Agents和Spring AI Bench，旨在提升企业Java开发效率。Spring AI Agents提供AgentClient接口，支持自主执行和灵活使用多种工具；Spring AI Bench用于评估不同代理在企业工作流中的表现，填补现有基准的空白。

RAG（检索增强生成）结合信息检索与生成技术，提高了企业AI应用的准确性和透明度。通过Spring Boot、MongoDB Atlas和OpenAI模型，构建了情感音乐推荐系统，展示了这些技术的有效整合以满足不同需求。